用LSTM长短期记忆网络实现的金融序列单步预测的代码，基于keras框架搭建的模型，可以用于参考学习
2024/4/1 13:19:13
291KB
这是一个视频的字幕，使用方法见这里：https://blog.csdn.net/yj13811596648/article/details/89354314
2024/4/1 12:10:26
51KB
DavidSilver的强化学习ReinforcementLearning课程讲义PPT2017最新版
17.99MB
共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。
数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；
层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。
每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.
数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；
层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。
每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.
2024/3/30 17:07:08
67.24MB
因为工作需要，标图规范早已确定包含中文，为了解决这一问题，自己进行了编译。
代码就是官方的修改了一下，不公开。
路径和标签均可含中文。
代码就是官方的修改了一下，不公开。
路径和标签均可含中文。
2024/3/28 10:32:24
53.7MB
廖雪峰的Python教程，pdf精排精校，适合阅读、打印，书中代码有语法高亮，分3册，3册打包，比一般的廖雪峰教程更适合阅读打印
2024/3/26 13:32:37
8.18MB